python爬虫爬取幽默笑话网站

爬取网站为：http://xiaohua.zol.com.cn/youmo/

查看网页机构，爬取笑话内容时存在如下问题：

1、每页需要进入“查看更多”链接下面网页进行进一步爬取内容每页查看更多链接内容比较多，多任务进行，这里采用线程池的方式，可以有效地控制系统中并发线程的数量。避免当系统中包含有大量的并发线程时，导致系统性能下降，甚至导致 Python 解释器崩溃，引入线程池，花费时间更少，更效率。

• 创建线程 池threadpool.ThreadPool()
• 创建需要线程池处理的任务即threadpool.makeRequests()，makeRequests存放的是要开启多线程的函数，以及函数相关参数和回调函数，其中回调函数可以不写（默认是无）。
• 将创建的多个任务put到线程池中,threadpool.putRequest()
• 等到所有任务处理完毕theadpool.pool()

2、查看链接笑话页内容，div元素内部文本分布比较混乱。有的分布在<p>链接内有的属于div的文本，可采用正则表达式的方式解决。

注意2种获取元素节点的方式：

1）lxml获取节点字符串

res=requests.get(url,headers=headers)
html = res.text

lxml 获取节点写法
element=etree.HTML(html)
divEle=element.xpath("//div[@class='article-text']")[0]  # 获取div节点
div= etree.tostring(divEle, encoding = 'utf-8' ).decode('utf-8') # 转换为div字符串

2）正则表达式写法1，过滤回车、制表符和p标签

# 第一种方式：replace
content = re.findall('<div class="article-text">(.*?)</div>',html,re.S)
content = content[0].replace('\r','').replace('\t','').replace('<p>','').replace('</p>','').strip()

3）正则表达式写法2，过滤回车、制表符和p标签

# 第二种方式：sub
for index in range(len(content)):
  content[index] = re.sub(r'(\r|\t|<p>|<\/p>)+','',content[index]).strip()

list = ''.join(content)
print(list)

3、完整代码

index.py

import requests
import threadpool
import time
import os,sys
import re
from lxml import etree
from lxml.html import tostring

class ScrapDemo():
  next_page_url=""  #下一页的URL
  page_num=1 #当前页
  detail_url_list=0 #详情页面URL地址list
  deepth=0 #设置抓取的深度
  headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.84 Safari/537.36"
  }
  fileNum=0

  def __init__(self,url):
    self.scrapyIndex(url)

  def threadIndex(self,urllist): #开启线程池
    if len(urllist) == 0:
      print("请输入需要爬取的地址")
      return False
    ScrapDemo.detail_url_list=len(urllist)
    pool=threadpool.ThreadPool(len(urllist))
    requests=threadpool.makeRequests(self.detailScray,urllist)
    for req in requests:
      pool.putRequest(req)
      time.sleep(0.5)
    pool.wait()

  def detailScray(self,url): # 获取html结构
    if not url == "":
      url='http://xiaohua.zol.com.cn/{}'.format(url)
      res=requests.get(url,headers=ScrapDemo.headers)
      html=res.text
      # element=etree.HTML(html)
      # divEle=element.xpath("//div[@class='article-text']")[0]  # Element div
      self.downloadText(html) 

  def downloadText(self,ele): # 抓取数据并存为txt文件
    clist = re.findall('<div class="article-text">(.*?)</div>',ele,re.S)
    for index in range(len(clist)):
      '''
        正则表达式：过滤掉回车、制表符和p标签
      '''
      clist[index]=re.sub(r'(\r|\t|<p>|<\/p>)+','',clist[index])
    content="".join(clist)
    # print(content)
    basedir=os.path.dirname(__file__)
    filePath=os.path.join(basedir)
    filename="xiaohua{0}-{1}.txt".format(ScrapDemo.deepth,str(ScrapDemo.fileNum))
    file=os.path.join(filePath,'file_txt',filename)
    try:
      f=open(file,"w")
      f.write(content)
      if ScrapDemo.fileNum == (ScrapDemo.detail_url_list - 1):
        print(ScrapDemo.next_page_url)
        print(ScrapDemo.deepth)
        if not ScrapDemo.next_page_url == "":
          self.scrapyIndex(ScrapDemo.next_page_url)
    except Exception as e:
      print("Error:%s" % str(e))

    ScrapDemo.fileNum=ScrapDemo.fileNum+1
    print(ScrapDemo.fileNum)

  def scrapyIndex(self,url):
    if not url == "":
      ScrapDemo.fileNum=0
      ScrapDemo.deepth=ScrapDemo.deepth+1
      print("开启第{0}页抓取".format(ScrapDemo.page_num))
      res=requests.get(url,headers=ScrapDemo.headers)
      html=res.text
      element=etree.HTML(html)
      a_urllist=element.xpath("//a[@class='all-read']/@href") # 当前页所有查看全文
      next_page=element.xpath("//a[@class='page-next']/@href") # 获取下一页的url
      ScrapDemo.next_page_url='http://xiaohua.zol.com.cn/{}'.format(next_page[0])
      if not len(next_page) == 0 and ScrapDemo.next_page_url != url:
        ScrapDemo.page_num=ScrapDemo.page_num+1
        self.threadIndex(a_urllist[:])
      else:
        print('下载完成，当前页数为{}页'.format(ScrapDemo.page_num))
        sys.exit()

runscrapy.py

from app import ScrapDemo
url="http://xiaohua.zol.com.cn/youmo/"
ScrapDemo(url)

运行如下:

总共1988个文件，下载完成。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。